非凸非线性规划双松弛内点方法的进一步研究

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本文考虑了求解带有一般不等式约束的非线性规划问题的双松弛内点法。算法采用l2-精确罚数作为效益函数,并使用线搜索原则来产生新的迭代点。效益函数中的罚数ρ在迭代过程中自动修正。本文在已有的两个松弛变量的修正准则下,结出了算法的全局收敛性质的证明。在适当的假设条件下,我们证明,如果罚参数ρ对于每个障碍参数μ是有界的,则由算法产出的序列的任何极限点都是障碍子问题Karush-Kuhn-Tucker点;如果罚参数ρ对于某个障碍参数μ是无界的,则存在一个极限点,此极限点是原始问题退化稳定点,或者是原问题的不可行稳定点。
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